预测交通流量的方法及装置的制造方法
【专利摘要】公开了一种预测交通流量的方法及装置。该方法包括：通过使用传感器来检测车辆的测量信息；基于该测量信息来产生矢量数据；以及发送所产生的矢量数据。
【专利说明】
预测交通流量的方法及装置
技术领域
[0001]本公开总体涉及基于车辆内的测量数据来预测交通流量的方法及装置。
【背景技术】
[0002]根据电子和通信技术的发展，已经开发了各种类型的电子设备。在这些电子设备中，考虑用户的方便的便携式设备，例如，移动电话、智能手机、平板个人电脑(PC)、视频电话、电子书阅读器、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PDA)和MP3播放器，正被广泛和频繁地使用。
[0003]同时，导航终端对应于被制造以被安装在车辆中以便提供向驾驶员提供方向的主要功能的电子设备。导航终端通过提供在正确的方向上驾驶所需的地图并通过界面在屏幕上显示该地图，来帮助驾驶员容易地到达目的地。当导航终端提供到目的地的路线时，该导航终端反映通过以预定间隔安装在道路上的相机或传感器所检测到的交通流量。或者，当正在已经发生特殊事件(诸如事故)的道路上行进的用户向服务器发送路况信息时，导航终端接收道路上的交通流量，以在提供路线时使用。
【发明内容】
[0004]技术问题
[0005]根据现有技术，相机或传感器应当安装在道路上以检测交通流量，或者用户不得不依赖于从其它用户发送的信息。因此，在无法接收传感器值或者事故在短时间内发生的路段，难以快速处理这样的交通条件的突然变化。
[0006]技术方案
[0007]本公开的一方面是提供一种预测交通流量的方法和装置，其可以通过由安装在车辆中的传感器或电子设备所检测到的测量信息来为车辆实时预测险情。
[0008]根据本公开的一个方面，提供了一种使用安装在车辆中的电子设备的测量方法。该测量方法包括:通过使用传感器检测所述车辆的测量信息；基于所述测量信息产生矢量数据；以及发送所产生的矢量数据。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种使用电子设备测量交通流量的方法。该方法包括:从车辆内的便携式设备收集矢量数据;基于所述矢量数据确定事故类型；以及筛选所述事故类型以预测交通流量。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括:传感器，其用于检测车辆的测量信息;控制器，其用于基于所述测量信息产生矢量数据；以及通信单元，其用于发送所产生的矢量数据。
[0011]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括:通信单元，其用于从车辆内的便携式设备收集矢量数据；以及控制器，其用于基于所述矢量数据来确定事故类型并筛选所述事故类型以预测交通流量。
[0012]技术效果
[0013]根据本公开的各种实施例，通过由安装在车辆中的传感器或电子设备所检测到的测量信息来为车辆实时预测险情是可能的。
[0014]根据本公开的各种实施例，通过由地磁传感器校正矢量数据可以获取更精确的矢量数据，并且因此，基于包括车辆的地点信息的矢量数据可以容易地检测险情。
[0015]根据本公开的各种实施例，通过由道路信息、道路历史信息、天气信息、时间信息和路况信息以及矢量数据确定事故类型，事故可以更精确地被预报。
【附图说明】
[0016]本公开的上述或其它目的、特征和优点将通过以下结合附图的详细描述更为明显。
[0017]图1是图示根据本公开的各种实施例的测量方法的流程图；
[0018]图2图示出根据本公开的各种实施例的产生矢量数据的示例；
[0019]图3是图示根据本公开的各种实施例的测量车辆和外部设备之间的矢量数据的方法的流程图；
[0020]图4A和4B图示出根据本公开的各种实施例的通知险情信息的示例；
[0021 ]图5是图示根据本公开的各种实施例的预测交通流量的方法的流程图；
[0022]图6A和6B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于路面结冰的示例；
[0023]图7A和7B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于障碍物的示例；
[0024]图8A和SB图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于道路损坏的示例；
[0025]图9A和9B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于低速路段的示例；
[0026]图1OA和1B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于碰撞的示例；
[0027]图1IA和IIB图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于碰撞的另一不例；
[0028]图12A和12B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于汇流路段的示例；
[0029]图13A和13B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于交叉路的示例；
[0030]图14A和14B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于拥堵路段的示例；
[0031]图15图示出根据本公开的各种实施例的事故类型表的示例；
[0032]图16图示出根据本公开的各种实施例的基于矢量数据来检测矢量图形的示例；
[0033]图17是根据本公开的各种实施例的筛选表；
[0034]图18图示出根据本公开的各种实施例的检测传感器误差的示例；
[0035]图19A和19B图示出根据本公开的各种实施例的检测危险因素的示例；
[0036]图20图示出根据本公开的各种实施例的基于距离来不同地通知险情信息的示例；
[0037]图21是图示根据本公开的各种实施例的电子设备的框图。
【具体实施方式】
[0038]在下文中，将参考附图详细描述各种实施例。应当注意，相同的元素将用相同的参考标号表示，尽管它们在不同附图中示出。此外，将省略可能使本公开的主题不清楚的对已知的功能和配置的详细描述。在下文中，应当注意，将只提供可以帮助理解与本公开的各种实施例联合提供的操作的描述，并且将省略其它描述以避免使本公开的主题不清楚。
[0039]根据本公开的电子设备可以是包括通信功能的设备。例如，电子设备可以包括智能手机、平板个人计算机(PC)、移动电话、视频电话、电子书阅读器、台式PC、膝上型PC、上网本PC、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、MP3播放器、移动医疗器械、相机、游戏机以及可穿戴设备(例如，诸如电子眼镜之类的头戴式设备(HMD)、电子服装、电子手环、电子项圈、电子首饰、电子纹身和智能手表)中的至少一个。
[0040]根据实施例，电子设备可以是具通信功能的智能家庭设施。智能家庭设施可以包括例如电视、数字视频盘(DVD)播放器、音频播放器、冰箱、空调、吸尘器、烤箱、微波炉、洗衣机、空气净化器、机顶盒、电视盒(例如，三星的HomeSync TM、苹果TV TM或者谷歌TV TM)、游戏机、电子词典、电子钥匙、录像摄像机或电子相框中的至少一个。
[0041]根据一些实施例，电子设备可以包括各种类型的医疗设备(例如，磁共振血管造影(MRA)、核磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)、扫描机、超声波设备等等)、导航设备、全球定位系统(GPS)接收器、事件数据记录仪(EDR)、飞行数据记录器(FDR)、汽车咨询娱乐设备、船用电子设备(例如，船用导航设备、陀螺罗盘等等)、航空电子设备、安保设备和工业或家用机器人中的至少一个。
[0042]根据一些实施例，电子设备可以包括家具或楼房/建筑物的部分、电子板、电子签名接收设备、投影仪以及包括相机功能的各种类型的测量设备(例如，水表、电表、煤气表、无线电波表等等)中的至少一个。根据本公开的电子设备可以是一个或多个前述各种设备的组合。此外，对于本领域技术人员明显的是，根据本公开的电子设备不限于前述设备。
[0043]图1是图示根据本公开的各种实施例的测量方法的流程图。根据本公开的测量方法可以通过安装在车辆中的电子设备来进行。
[0044]参见图1，在操作110中，电子设备可以通过使用传感器来检测车辆的测量信息。为了检测，电子设备可以包括陀螺仪传感器、全球定位系统(GPS)传感器、加速度传感器和地球磁场传感器中的至少一个。陀螺仪传感器可以检测车辆的角速度信息XPS传感器可以检测车辆的地点信息。加速度传感器可以检测车辆的加速度的信息。电子设备还可以包括地球磁场传感器。地球磁场传感器可以检测车辆的移动方向(方位信息)。车辆的移动方向可以是位置信息或方位信息。
[0045]在操作120中，电子设备可以基于测量信息来产生矢量数据。矢量数据意指基于测量信息所产生的数据。例如，矢量数据可以包括位移、速度、加速度和车辆的位置以及车辆的地点中的至少一个。在下文中，尽管基于测量信息所产生的数据将被描述为矢量数据，但是该数据可以包括矢量、位移、速度、加速度和位置(方位)。因此，矢量数据不限于矢量，而是可以包括“位移”、“速度”、“加速度”、“位置”或其它信息以及矢量。
[0046]例如，电子设备可以通过使用角速度信息、方位信息、地点信息和加速度信息中的至少一个来产生矢量数据。或者，电子设备可以根据时间产生地点信息的变化量作为矢量数据，并且还反映方位信息、角速度信息和速度信息在所产生的矢量数据中，以便校正矢量数据。
[0047]根据各种实施例，电子设备可以使用地球磁场传感器来校正矢量数据。由于地球磁场传感器可以利用地球磁场根据东、西、南、北的方向获取方位信息，因此电子设备可以使用地球磁场传感器的方位信息，以校正关于时间偏离的陀螺仪传感器的误差。因此，电子设备可以通过在矢量数据中反映方位信息来获取更精确的矢量数据。即，如上所述，矢量数据不限于“矢量”，而是可以意指“位移”、“速度”、“加速度”、“位置”或其它信息以及矢量。
[0048]根据各种实施例，电子设备可以从安装在车辆内的传感器接收传感器信息或者从安装在与该车辆邻近的另一车辆内的传感器接收传感器信息。另一车辆可以是位于该车辆的前面、后面或旁边的车辆，或者是位于与该车辆相距预定范围之内(例如，半径10米之内)的车辆。传感器信息可以包括关于车辆之间的速度、方向或距离的信息。因此，电子设备可以使用传感器信息作为车辆的测量信息以产生矢量数据。或者，电子设备可以使用传感器信息来校正矢量数据。电子设备可以使用传感器信息来获取更精确的矢量数据，用于校正包括在电子设备中的传感器的误差值。
[0049]在操作130中，电子设备向外部设备发送所产生的矢量数据。外部设备可以是车辆预测服务器或另一车辆内的电子设备。例如，电子设备可以向车辆预测服务器发送矢量数据。车辆预测服务器服务以提供车辆预测服务，用于通过收集矢量数据并基于矢量数据来确定事故类型，向电子设备通知险情。车辆预测服务器可以只向已经加入车辆预测服务的电子设备通知险情，可以向在与发生险情的地点相距预定范围之内的所有车辆发出通知，或者可以向已经同意接收险情的信息的车辆内的电子设备发出通知。或者，电子设备可以向与该车辆邻近的其它车辆内的电子设备发送矢量数据。其它车辆内的电子设备可以接收矢量数据并反映由它们自己在接收到的矢量数据中所检测到的传感器信息，以便确定险
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[0050]根据各种实施例的电子设备可以基于传感器信息来检测险情信息并通知所检测的险情信息。险情信息可以包括路面结冰、障碍物(例如，滑坡或塌方)、道路损坏、低速路段、碰撞、汇流路段、交叉路和拥堵路段中的至少一种事故类型。电子设备可以将险情信息与预设的危险程度进行比较，并且可以基于比较结果，根据相应的危险程度来不同地通知险情信息。危险程度可以根据险情信息的事故类型或预测率而被不同地设定。例如，当事故类型对应于路面结冰、障碍物或碰撞时，电子设备可以将危险程度设定为高于汇流路段、交叉路或拥堵路段的危险程度。或者，电子设备可以根据路面结冰、障碍物、道路损坏、低速路段、碰撞、汇流路段、交叉路和拥堵路段的顺序而将危险程度设定为更高。或者，危险程度可以根据预测率为30 %,50%,70%或更高的顺序而逐步更高。例如，电子设备可以根据30 %以下、31 % -49 %、50 % -69 %、70 % -89 %、90 %或更高的顺序来增加危险程度。或者，电子设备可以从外部设备接收险情信息并根据距离来不同地通知险情信息。
[0051]在这种情况下，电子设备可以根据危险程度来不同地设定与险情信息相关联的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个，并且可以输出设定的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个。例如，当险情信息对应于“路面结冰”、“障碍物”或“碰撞”时，电子设备可以输出警告声音，并在屏幕上显示警告消息。当险情信息对应于汇流路段、交叉路或拥堵路段时，电子设备可以只显示警告消息而不输出警告声音。当险情信息的预测率低于30%时，电子设备可以只在屏幕上显示警告消息，而当险情信息的预测率高于或等于50%时，电子设备可以输出警告声音并在屏幕上显示警告消息。或者，当险情信息的预测率高于或等于90%时，电子设备可以输出比预测率为50%-89%的警告声音更大声的警告声音，并且可以显示与预测率为50%-89%的窗口不同的窗口。
[0052]图2图示出根据本公开的各种实施例的产生矢量数据的示例。
[0053]参见图2，电子设备可以根据关于位于直线路段Pl的车辆的时间的推移，产生地点信息的变化量作为矢量数据。例如，在直线路段Pl，通过地球磁场传感器测量的方位信息210可以指向正北方向，并且角速度220和车辆行进角度240之间的差别是微小的。即，由于在直线路段Pl通过地球磁场传感器指出的正北方向等于车辆的角度210和矢量数据230的角度，因此电子设备可以根据时间的推移产生地点信息的变化量作为矢量数据。
[0054]然而，关于位于弯曲路段P2或P3的车辆，电子设备可以通过对角速度220变化量进行积分来获取矢量数据230的角度变化量。即，在弯曲路段，矢量数据230的角度变化量(矢量数据的角度变化量=角度-角速度X时间变化量)可以考虑根据时间的角速度220的变化量的积分(角速度的变化量=角速度-矢量数据的角度变化量/时间变化量)和地球磁传感器的角度的变化量来确定。因此，电子设备可以使用地球磁场传感器的方位信息产生更精确的矢量数据，以校正通过陀螺仪传感器所检测到的角速度信息的误差。
[0055]图3是图示根据本公开的各种实施例的测量车辆和外部设备之间的矢量数据的方法的流程图。
[0056]参见图3，在操作301中，车辆可以使用被包括在预先安排的电子设备中的传感器来检测车辆的测量信息。电子设备可以包括陀螺仪传感器、GPS传感器和加速度传感器中的至少一个。电子设备可以使用陀螺仪传感器、GPS传感器和加速度传感器中的至少一个来检测车辆的角速度信息、车辆的地点信息和车辆的加速度信息中的至少一个。
[0057]在操作302中，车辆可以从外部设备接收传感器信息。外部设备可以是安装在车辆中的传感器、安装在与该车辆邻近的另一车辆中的传感器和车辆预测服务器中的一个。车辆可以使用接收到的传感器信息作为车辆的测量信息。
[0058]在操作303中，车辆可以基于测量信息来产生矢量数据。电子设备可以使用角速度信息、地点信息和加速度信息中的至少一个来产生矢量数据。
[0059]在操作304中，车辆可以使用地球磁场传感器来校正矢量数据。或者，车辆可以基于传感器信息来校正矢量数据。
[0060]在操作305中，车辆可以向外部设备发送所产生的矢量数据。在操作305a中，外部设备可以从该车辆或其它车辆收集矢量数据。
[0061 ]在操作306中，车辆可以基于传感器信息来检测险情信息。
[0062]在操作307中，外部设备可以基于矢量数据来确定事故类型。外部设备可以使用矢量数据的大小、加速度和角速度中的至少一个来确定事故类型。
[0063]在操作308中，外部设备可以通过筛选事故类型来预测交通流量。外部设备可以基于道路信息、道路历史信息、路况信息、天气信息和时间信息中的至少一个来筛选事故类型。外部设备可以基于车辆的地点信息来产生车辆矢量数据，通过使用矢量数据的特性、角速度和加速度中的至少一个来计算车辆矢量数据和车辆的地点信息之间的差别，并基于计算出的信息来筛选事故类型。或者，外部设备可以基于多个车辆的矢量数据片段来检测矢量图形并基于矢量图形来筛选事故类型。
[0064]在操作309中，外部设备可以向车辆通知与交通流量相关联的险情信息。
[0065]在操作310中，车辆可以通知检测到的险情信息或接收到的险情信息。此时，车辆可以将险情信息与预设的危险程度进行比较，并且可以基于比较结果，根据相应的危险程度来不同地通知险情信息。例如，车辆可以根据危险程度来不同地设定与险情信息相关联的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个。车辆可以输出设定的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个。
[0066]图4A和4B图示出根据本公开的各种实施例的通知险情信息的示例。
[0067]参见图4A，电子设备可以安装在车辆内的可以容易地被驾驶员识别的位置上，例如，“车辆的前窗”。电子设备可以根据险情信息的事故类型(诸如路面结冰、障碍物、道路损坏、低速路段、碰撞，汇流路段、交叉路和拥堵路段)来不同地设定危险程度。或者，电子设备可以根据险情信息的预测率(诸如低于30%、31%-49%、50%-69%、70%-89%、90%或更高)来不同地设定危险程度。电子设备可以根据设定的危险程度来不同地通知险情信息。例如，当险情信息的预测率为30%或更低时，或者当险情信息的类型是汇流路段、交叉路或拥堵路段时，电子设备可以输出警告声音。当事故类型为“滑坡”时，电子设备也可以输出警告声音。或者，参见图4B，当险情信息的类型为路面结冰、障碍物或碰撞时，或当险情信息的预测率为50%或更高时，电子设备可以输出警告声音并且同时在屏幕上显示警告消息。当显示警告消息时，电子设备可以使警告消息闪烁。
[0068]图5是图示根据本公开的各种实施例的预测交通流量的方法的流程图。预测交通流量的方法可以通过车辆内的电子设备或车辆预测服务器来进行。在下文中，为了便于描述，车辆预测服务器将被描述为“电子设备”，车辆内的电子设备将被描述为“便携式设备”。
[0069]参见图5，在操作510中，电子设备从车辆内的便携式设备收集矢量数据。电子设备可以从已经加入车辆预测服务的便携式设备或位于与产生险情信息的区域相距预定半径范围内的预定的便携式设备中收集矢量数据。
[0070]在操作520中，外部设备可以基于矢量数据来确定事故类型。事故类型可以是指可能影响交通流量的所有事故和事件的各种类型的分类。例如，事故类型可以包括路面结冰、障碍物、道路损坏、低速路段、碰撞、汇流路段、交叉路和拥堵路段中的至少一种。电子设备可以通过使用矢量数据的大小、加速度和角速度中的至少一个来确定事故类型。
[0071]在操作530中，电子设备可以通过筛选事故类型来预测交通流量。电子设备可以基于道路信息、道路历史信息、路况信息、天气信息和时间信息中的至少一个来筛选事故类型。道路信息对应于道路的特性信息，并且可以包括指示道路是否为直线道路、弯曲道路的信息，以及道路上的限速信息。道路的历史信息可以包括关于道路的事故历史的信息，诸如指示道路是否对应于结冰(路面结冰)路段、滑坡(障碍物)路段、起雾路段或事故多发路段的信息。路况信息可以包括关于事故路段、拥堵路段的信息，以及实时反映的当前车速。天气信息可以包括关于雨、雪、雾、温度和湿度的信息。时间信息可以包括关于白天、夜晚、上班路上、下班回家路上、夏天和冬天的信息。
[0072]根据各种实施例的外部设备可以基于车辆的地点信息来产生车辆矢量数据，通过使用矢量数据的特性、角速度和加速度中的至少一个来计算车辆矢量数据和车辆的地点信息之间的差别，并基于计算出的信息来筛选事故类型。根据各种实施例的电子设备可以基于多个车辆的矢量数据片段来检测矢量图形并基于矢量图形来筛选事故类型。电子设备可以通过基于一个或多个车辆的矢量数据来检测车辆的矢量图形从而减少数据误差，而不是仅基于一个车辆的矢量数据来确定事故类型。
[0073]因此，电子设备可以通过共同考虑各种信息以及矢量数据来确定更准确的事故类型。
[0074]在操作540中，电子设备可以通知与交通流量相关联的险情信息。险情信息可以包括根据事故类型和预测率的危险程度。电子设备可以根据事故类型(诸如路面结冰、障碍物、道路损坏、低速路段、碰撞，汇流路段、交叉路或拥堵路段)来不同地设定危险程度。或者，电子设备可以根据险情信息的预测率(诸如低于30%、31%-49%、50%-69%、70%-89%、90%或更高)来不同地设定危险程度。电子设备可以根据设定的危险程度来不同地通知险情信息。例如，电子设备可以根据危险程度来不同地设定与险情信息相关联的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个，并且可以通过输出设定的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个来通知险情信息。
[0075]根据各种实施例的电子设备可以基于险情信息的地点信息来计算与车辆之间的距离，并根据该距离向车辆内的便携式设备通知不同的险情信息。例如，当车辆具有更接近险情信息的距离时，电子设备可以将危险程度设定为更高。当距离为100米时，电子设备可以通过在屏幕上显示警告消息来通知险情信息，当距离为50米时，电子设备可以通过在屏幕上显示警告消息并且同时输出警告语音来通知险情信息，当距离为10米时，电子设备可以通过显示警告消息并且同时输出警告语音和警告声音来通知险情信息。
[0076]在下文中，图6A至15中所示的表的矢量数据可以根据在使用GPS传感器中的时间的推移、作为地点信息产生。或者，可以使用角速度信息、地点信息和速度信息中的至少一个来产生矢量数据。或者，矢量数据可以是具有通过使用地磁传感器来校正的方位信息的矢量数据。
[0077]图6A和6B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于路面结冰的示例。
[0078]参见图6A和6B，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“路面结冰”。路面结冰可能对应于诸如路面结冰或滑道之类的在其中车辆已经过事故路段但具有角速度变化的事故类型。此时，电子设备可以参考在事故发生前的位置路段(入口)、事故发生的位置路段(路面结冰)和事故发生后的位置路段(出口)的测量信息的变化量来确定事故类型。例如，当在入口路段没有发现什么不重要的，在事故路段矢量数据(VXV1)或加速度的变化是微小的但角速度(W1)的变化不是微小的，并且在出口路段矢量数据的大小(VKVXV1)减小且角速度发生变化时，电子设备可以将事故类型确定为“路面结冰”。
[0079]这是因为，当驾驶员在驾驶时遇到路面结冰但没有意识到路面结冰时，车辆旋转并具有角速度(W1)的变化。此外，通过减小车速(VXV1)以减小旋转，矢量数据的大小可能有所减小。当驾驶员离开结冰路面时，角速度可能从因在结冰路面上的旋转而改变的方向返回为原来的方向。因此，电子设备可以考虑矢量数据的大小、矢量数据的方向、加速度信息和角速度信息中的至少一个来确定事故类型。
[0080]图7A和7B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于障碍物的示例。
[0081]参见图7A和7B，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“障碍物”。障碍物可能对应于诸如滑坡、野生动物或塌方之类的在其中车辆不能经过事故路段而必须绕行的事故类型。此时，当在入口路段矢量数据的大小(VXV1)减小且加速度也减小，在事故路段矢量数据的方向(VdPV3)发生变化且角速度(WjPW2)发生变化，并且在出口路段矢量数据的大小(V4>V3)和加速度增加时，电子设备可以将事故类型确定为“障碍物”。
[0082]这是因为，在入口路段发现障碍物的驾驶员可能在减速时准备变道以避开障碍物。此外，当在事故路段中以低速驾驶时，驾驶员可能变道以避开障碍物所在的区域。另外，在出口路段驾驶员可能再次变道并提速。因此，电子设备可以考虑矢量数据的大小、矢量数据的方向、加速度信息和角速度信息中的至少一个来将事故类型确定为“障碍物”。
[0083]图8A和SB图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于道路损坏的示例。
[0084]参见图8A和SB，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“道路损坏”。道路损坏可能对应于在其中车辆经过道路被损坏或路况较差的事故路段、但减速或角速度的变化是微小的事故类型。此时，当在入口路段没有变化，在事故路段存在矢量数据的大小(VXV1)和角速度(W1)的较小变化以及加速度减小的较小变化，并且在出口路段矢量数据的大小和加速度微小地增加或保持不变时，电子设备可以将事故类型确定为“道路损坏”。
[0085]这是因为，在入口路段发现道路损坏的驾驶员可能略微减速以将因道路损坏所导致的车辆损坏最小化，或者可能进入而没有看到道路损坏。此外，在事故路段可能存在地面方向的冲击，由于该冲击可能在地面方向产生加速度变化。在出口路段，速度可能会微小增加或保持不变。因此，电子设备可以考虑矢量数据的大小、矢量数据的方向、加速度信息和角速度信息中的至少一个来将事故类型确定为“道路损坏”。
[0086]图9A和9B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于低速路段的示例。
[0087]参见图9A和9B，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“低速路段”。低速路段可能对应于在其中因事故或道路拥堵，车辆以低速经过事故路段，但车速没有达到平均速度的事故类型。此时，当在入口路段没有变化，在事故路段存在矢量数据的大小(VXV1)的较小变化和加速度减小的变化，并且矢量数据的大小和加速度微小地增加(V3>V2)或保持不变时，电子设备可以将事故类型确定为“低速路段”。
[0088]这是因为，在事故路段发现大量车辆的驾驶员可能减速或变道，因而可能产生加速度变化。在出口路段，速度可能会微小增加或保持不变。因此，电子设备可以考虑矢量数据的大小、矢量数据的方向、加速度信息和角速度信息中的至少一个来将事故类型确定为“低速路段”。
[0089]图1OA和1B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于碰撞的示例。
[0090]参见图1OA和10B，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“碰撞”。碰撞可能对应于在其中因事故或道路拥堵，车辆以低速经过事故路段、但车速较低且没有达到平均速度的事故类型。此时，当在入口路段矢量数据的大小(VXV1)减小，在事故路段矢量数据的方向变化且角速度(W1)变化，并且在出口路段矢量数据的大小(V4>V3)和加速度增加时，电子设备可以将事故类型确定为“碰撞”。
[0091]这是因为，在入口路段发现碰撞的驾驶员可能减速以绕开碰撞区域。此外，由于车辆在入口路段绕开碰撞区域，因此矢量数据的方向或角速度可能变化。在出口路段，速度可能会增加一点或保持不变。因此，电子设备可以考虑矢量数据的大小、矢量数据的方向、加速度信息和角速度信息中的至少一个来将事故类型确定为“碰撞”。
[0092]图1IA和IIB图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于碰撞的另一不例。
[0093]参见图1IA和IlB，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“碰撞”。碰撞方可能会在碰撞发生的区域停止。此时，当在事故路段矢量数据的大小快速减小(Vo)并存在移动方向的加速度冲击时，电子设备可以将事故类型确定为“碰撞”。
[0094]图12A和12B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于汇流路段的示例。
[0095]参见图12A和12B，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“汇流路段”。汇流路段可能对应于在其中因车辆快速增多或道路拥堵，车辆以低速经过事故路段，但车速较低且没有达到平均速度的事故类型。此时，当在入口路段矢量数据的大小(V2〈V0减小，在事故路段矢量数据的大小(V2)减小且角速度(W1)发生变化，并且在出口路段矢量数据的大小(V3>V2)和加速度增加时，以及当两个或更多的车辆矢量合并成一个矢量时，电子设备可以将事故类型确定为“汇流路段”。
[0096]这是因为，在事故路段发现大量车辆的驾驶员可能减速或变道因而可能产生角速度变化。在出口路段，速度可能会微小增加或保持不变。因此，电子设备可以考虑矢量数据的大小、矢量数据的方向、加速度信息和角速度信息中的至少一个来将事故类型确定为“汇流路段”。
[0097]图13A和13B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于交叉路的示例。
[0098]参见图13A和13B，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“交叉路”。交叉路可能是在其中因车辆的旋转频率的增加，车辆以低速经过事故路段，但速度低于平均速度的事故类型。此时，当在入口路段矢量数据的大小(VXV1)减小，在事故路段矢量数据的大小(V2)减小且角速度(W1)发生变化，并且在出口路段矢量数据的大小(V3)和加速度增加时，以及当一个车辆矢量被分成两个或更多的矢量时，电子设备可以将事故类型确定为“交叉路”。
[0099]图14A和14B图示出根据本公开的各种实施例的确定事故类型是否对应于拥堵路段的示例。
[0100]参见图14A和14B，电子设备可以参考根据包括矢量数据、加速度信息和角速度信息的测量信息的变化量将事故类型确定为“拥堵路段”。拥堵路段可能是在其中因车辆增加、车辆以低速经过事故路段、但速度低于平均速度的事故类型。此时，当在入口路段矢量数据的大小(VXV1)减小，并且在事故路段矢量数据的大小(V2)没有任何变化而不变时，电子设备可以将事故类型确定为“拥堵路段”。
[0101]如上所述的低速路段、汇流路段、交叉路和拥堵路段可以具有相似的矢量数据、加速度信息和角速度信息。在这种情况下，电子设备可以基于道路信息、道路历史信息、路况信息、天气信息和时间信息中的至少一个，来筛选事故类型，从而确定更准确的事故的类型。
[0102]图15图示出根据本公开的各种实施例的事故类型表的示例。
[0103]参见图15，电子设备可以根据每个事故类型存储指示矢量数据、加速度信息和角速度信息的变化量的事故类型表。例如，当在入口路段矢量数据减小时，电子设备可以初步确定障碍物、低速路段、碰撞、汇流路段、交叉路和拥堵路段作为事故类型。电子设备可以基于道路信息、道路历史信息、路况信息、天气信息和时间信息中的至少一个，筛选初步确定的事故类型。例如，当入口路段的道路信息对应于“弯曲路段”或道路历史信息对应于“频繁事故路段”时，电子设备可以在初步确定的事故类型中将“碰撞”确定为交通流量。在这种情况下，电子设备可以向进入入口路段的车辆通知“碰撞”作为险情信息。
[0104]或者，当在事故路段矢量数据的方向发生变化时，电子设备可以其次将事故类型确定为碰撞。当在事故路段角速度变化较大时，电子设备可以将“碰撞”确定为交通流量。在这种情况下，电子设备可以向进入入口路段的车辆通知“碰撞”作为险情信息。
[0105]图16图示出根据本公开的各种实施例的基于矢量数据来检测矢量图形的示例。
[0106]参见图16，电子设备可以基于如由参考标号1610所指示的一个车辆的矢量数据来初步确定事故类型。此外，电子设备可以收集如由参考标号1620所指示的多个车辆的矢量数据片段。电子设备可以基于如由参考标号1630所指示的多个矢量数据片段来检测矢量图形。此后，电子设备可以基于矢量图形来筛选初步确定的事故类型。
[0107]图17是根据本公开的各种实施例的筛选表。
[0108]参见图17，电子设备可以根据地点信息在存储器中存储包括道路信息(例如，弯曲道路、直线道路、限速等)、道路历史信息(例如，滑坡、塌方、结冰等)、路况信息(例如，碰撞等)、天气信息(例如，温度、湿度、降水量等)和时间信息(例如，白天、夜晚、夏天、冬天、日期等)的至少一个片段的筛选表。筛选表用于筛选事故类型。电子设备可以通过使用从车辆收集的矢量数据的大小、加速度和角速度中的至少一个来确定事故类型，并且可以考虑筛选表来筛选所确定的事故类型。例如，地点信息可以使用经度和玮度进行标记。当基于从车辆收集的矢量数据的地点信息(35.1,127.3)来确定事故类型时，电子设备可以考虑道路信息(直线道路，80公里/小时)、道路历史信息(事故频发的路段)、天气信息(晴朗)和时间信息(08:20am)来筛选事故类型。即，当事故类型基于地点信息被初步确定为“滑坡”、“碰撞”和“拥堵”时，电子设备可以考虑对应于事故频发路段的道路历史信息、对应于晴朗的天气信息、以及对应于早晨的时间信息，将事故类型最终确定为“碰撞”。因此，电子设备可以产生如“碰撞”的与交通流量相关联的险情信息，并且通知“碰撞”的险情信息。
[0109]当基于从车辆收集的矢量数据的地点信息(37.2，129.5)来确定事故类型时，电子设备可以考虑道路信息(弯曲道路，50公里/小时)、道路历史信息(结冰)、天气信息(零下2度以下，降雪)和时间信息(17:50pm)来筛选事故类型。即，当事故类型基于地点信息被初步确定为“滑坡”和“结冰”时，电子设备可以考虑对应于结冰的道路历史信息、对应于该温度和降雪的天气信息、以及对应于夜晚的时间信息，将事故类型最终确定为“结冰”。因此，电子设备可以产生如“结冰”的与交通流量相关联的险情信息，并且通知“结冰”的险情信息。
[0110]当基于从车辆收集的矢量数据的地点信息(38.3，131.5)来确定事故类型时，电子设备可以考虑道路信息(直线道路，50公里/小时)、道路历史信息(雨中侧滑)、路况信息(碰撞)、天气信息(O度，1mm降水量)和时间信息(13:1Opm)来筛选事故类型。即，当事故类型基于地点信息被初步确定为“岩滑”和“碰撞”时，电子设备可以考虑对应于雨中侧滑的道路历史信息、对应于碰撞的路况信息、以及对应于1mm降水量的天气信息，将事故类型最终确定为“碰撞”。因此，电子设备可以产生如“碰撞”的与交通流量相关联的险情信息，并且通知“碰撞”的险情信息。
[0111]当基于从车辆收集的矢量数据的地点信息(36.2,129.1)来确定事故类型时，电子设备可以考虑道路信息(弯曲道路，30公里/小时)、道路历史信息(塌方)、路况信息(拥堵)、天气信息(零下5度以下)和时间信息(11:10am)来筛选事故类型。即，当事故类型基于地点信息被初步确定为“障碍物”和“拥堵”时，电子设备可以考虑对应于塌方的道路历史信息、对应于拥堵的路况信息、以及对应于零下5度的天气信息，将事故类型最终确定为“岩滑(塌方)”。即，当地点信息对应于山区时，电子设备可以在矢量数据中反映对应于山区的低温的天气，以预测交通流量。因此，电子设备可以产生如“塌方”的与交通流量相关联的险情信息，并且通知“塌方”的险情信息。
[0112]当基于从车辆收集的矢量数据的地点信息(35.7,126.8)来确定事故类型时，电子设备可以考虑道路信息(直线道路，100公里/小时)、天气信息(晴朗)和时间信息(11:20am)来筛选事故类型。即，当事故类型基于地点信息被初步确定为“拥堵”和“道路损坏”时，电子设备可以考虑道路信息、天气信息以及时间信息，将事故类型最终确定为“拥堵”。即，当时间信息包括假期并且在路况信息中没有事故时，电子设备可以因车辆的增加而确定简单的拥堵。因此，电子设备可以产生如“拥堵”的与交通流量相关联的险情信息，并且通知“拥堵”的险情信息。
[0113]根据一些实施方式，电子设备可以基于险情信息的地点信息来计算与车辆之间的距离，并根据该距离向车辆内的便携式设备通知不同的险情信息。
[0114]图18图示出根据本公开的各种实施例的检测传感器误差的示例。
[0115]参见图18，电子设备可以基于从车辆收集的矢量数据来获取车辆的地点信息。矢量数据(V)可以包括根据时间的位置变化量、角速度(W)和加速度(A)中的至少一个。电子设备可以基于车辆的地点信息来产生车辆矢量数据，并通过使用车辆矢量数据来计算传感器误差信息。因此，尽管检测到矢量以致车辆经过非道路的区域，但是电子设备可以通过考虑该车辆的地点信息变化量(诸如角速度、加速度等)来确定该车辆在道路上经过。此外，电子设备可以基于计算出的车辆地点信息来筛选事故类型。
[0116]图19A和19B图示出根据本公开的各种实施例的检测危险因素的示例。
[0117]参见图19A和19B，电子设备可以从已经加入车辆预测服务的车辆或与已经加入车辆预测服务的车辆相距预定范围内的另一车辆收集矢量数据。当其它车辆的矢量数据基于从其它车辆收集的矢量数据而具有变化的大小、增加的加速度和变化的角速度时，电子设备可以预测其它车辆的驾驶员是酒后驾驶或超速。此时，电子设备可以基于道路信息(弯曲道路、直线道路或限速)来确定其它车辆是否超过限速。电子设备可以向车辆通知其它车辆的驾驶员是酒后驾车或超速作为险情信息。
[0118]图20图示出根据本公开的各种实施例的基于距离来不同地通知险情信息的示例。
[0119]参照图20，电子设备可以计算与被通知事故发生区域和险情信息的车辆之间的距离，并根据计算出的距离来通知不同的险情信息。例如，电子设备可以向距离与岩滑估计相关联的险情信息(前方200米有20%的机会发生岩滑，2010)的事故发生区域200米以内的车辆发出通知。电子设备可以向距离与岩滑估计相关联的险情信息(前方400米有20%的机会发生岩滑，2020)的事故发生区域400米以内的车辆发出通知。电子设备可以向距离与岩滑估计相关联的险情信息(前方600米有20%的机会发生岩滑，2030)的事故发生区域600米以内的车辆发出通知。
[0120]或者，电子设备可以向距离与急停相关联的险情信息(前方600米有30%的机会发生急停)的事故发生区域600米以内的车辆发出通知。电子设备可以向距离与急停相关联的险情信息(紧急情况，前方有30%的机会发生急停)的事故发生区域400米以内的车辆发出通知。
[0121]图21是图示根据本公开的各种实施例的电子设备的框图。
[0122]参见图21，电子设备2100可以包括控制器2110、传感器2120、通信单元2130、存储器2140、输出单元2150、显示单元2160和输入单元2170。电子设备2100可以在车辆内安装或者可以是车辆预测服务器。
[0123]首先，对在车辆内安装电子设备2100的示例进行描述。
[0124]传感器2120可以检测车辆的测量信息。传感器2120可以包括陀螺仪传感器20a、GPS传感器20b、加速度传感器20c和地球磁场传感器20d中的至少一个。陀螺仪传感器20a可以检测车辆的角速度信息。GPS传感器20b可以检测车辆的地点信息。加速度传感器20c可以检测车辆的加速度信息。
[0125]控制器2110可以基于测量信息产生矢量数据。例如，控制器2110可以通过使用角速度信息、地点信息和加速度信息中的至少一个来产生矢量数据。根据任何实施例，控制器2110可以使用地球磁场传感器20d来校正矢量数据。控制器2110可以将通过通信单元2130从安装在该车辆中或与该车辆邻近的另一车辆中的传感器所接收到的传感器信息用作车辆的测量信息，或者使用传感器信息来校正矢量数据。控制器2110可以基于传感器信息来检测险情信息并通知检测到的险情信息。控制器2110可以根据距离通过通信单元2130不同地通知从外部设备接收到的险情信息。
[0126]控制器2110可以将险情信息与预设的危险程度进行比较，并且可以基于比较结果，根据相应的危险程度来不同地通知险情信息。控制器2110可以根据危险程度来不同地设定与险情信息相关联的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个，并且可以通过输出单元2150或显示单元2160输出设定的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个。
[0127]通信单元2130可以将矢量数据发送到外部设备。此外，通信单元2130可以从安装在该车辆中或与该车辆邻近的另一车辆中的传感器接收传感器信息。或者，通信单元2130可以从外部设备接收险情信息。一般情况下，通信单元2130可以在控制器2110的控制下，通过网络进行语音呼叫、视频呼叫、或者与外部设备进行数据通信。通信单元2130包括用于向上转换和放大所发送的信号的频率的无线频率发射器，以及用于向下转换和低噪声放大所接收的信号的频率的无线频率接收器。此外，通信单元2130包括移动通信模块(例如，第三代移动通信模块、第3.5代移动通信模块、第4代移动通信模块等)、数字广播模块(例如，数字多媒体广播(DMB)模块)、和短距离通信模块(例如，W1-Fi模块、蓝牙(BT)模块、近场通信(NFC)模块)。
[0128]显示单元2160可以在屏幕上显示险情信息(警告消息)。根据实施例，显示单元2160在控制器2110的控制下，在屏幕上显示至少一个图像。即，当控制器2110处理(例如，解码)数据作为将要在屏幕上显示的图像并在缓冲器中存储该图像时，显示单元2160将在缓冲器中存储的图像转换为模拟信号并在屏幕上显示该模拟信号。显示单元2160可以由液晶显示器(LCD)、OLED (Organi c Light Emitted D1de，有机光发射二极管)、有源矩阵有机发光二极管(AMOLED)或柔性显示器形成。根据本公开的显示单元2160可以通过在显示的时候能够接收输入的触摸屏来实现。
[0129]输出单元2150可以输出险情信息(例如，警告声音或警告语音)。为此，输出单元2150可以包括用于输出警告声音或警告语音的扬声器2150a、用于输出振动的振动单元(未示出)、或用于输出光的照明单元(未示出)。在输出险情信息时，照明单元可以输出光。输出单元2150可以是音频处理器，并且音频处理器可以在控制器2110的控制下输出语音。一般情况下，音频处理器可以与扬声器SPK和麦克风MIC相结合以输入和输出用于语音识别、语音记录、数字记录和呼叫的音频信号(例如，语音数据)。音频处理器从控制器2110接收音频信号，将接收到的音频信号D/A转换成模拟信号，放大该模拟信号，然后输出该模拟信号到扬声器SPK。扬声器SPK将所接收到的音频信号转换成声波并输出该声波。MIC将从人或其它声源转移的声波转换成音频信号。
[0130]存储器2140可以存储根据每个事故类型指示矢量数据、加速度信息和角速度信息的变化量的事故类型表。此外，存储器2140可以存储包括道路信息(例如，弯曲道路、直线道路、限速等)、道路历史信息(例如，岩滑、塌方、结冰等)、路况信息(例如，碰撞等)、天气信息(例如，温度、湿度、降水量等)和时间信息(例如，白天、夜晚、夏天、冬天、日期等)中的至少一个的筛选表。一般情况下，存储器2140可以存储诸如图片、文件、应用程序和音乐等的数据，预先设定的值到电子设备2100，并设定条件。存储器2140是电子设备2100的辅助存储器单元，并且可以包括磁盘、随机存取存储器(RAM)和闪速存储器。
[0131]输入单元2170可以包括用于接收数字或字符信息并设定各种功能的多个按键。多个按键可以包括菜单打开按键、屏幕开/关按键，电源开/关按键、音量控制按键等。输入单元2170可以产生与用户设定和电子设备2100的功能的控制有关的按键事件，并将所产生的按键事件发送到控制器2110。按键事件可以包括电源开/关事件、音量控制事件、屏幕开/关事件、快门事件等。控制器2110控制上述组件以响应这样的按键事件。同时，输入单元2170的按键可以被称为硬键，而显示单元2160上显示的虚拟按键可以被称为软键。
[0132]其次，对在车辆预测服务器中安装电子设备2100的示例进行描述。此后，对这些组件的重复说明将被省略。
[0133]通信单元2130可以从车辆内的便携式设备收集矢量数据。
[0134]控制器2110可以基于矢量数据来确定事故类型并筛选事故类型以预测交通流量。控制器2110可以基于道路信息、道路历史信息、路况信息、天气信息和时间信息中的至少一个来筛选事故类型。道路信息可以包括弯曲路段、直线路段和限速中的至少一个。道路历史信息可以是岩滑、塌方、结冰等。路况信息可以是碰撞、拥堵等。天气信息可以是温度信息、湿度信息、降水量信息、降雪等。时间信息可以包括白天、夜晚、夏天、冬天、日期等。
[0135]根据各种实施例，控制器2110可以基于车辆的地点信息来产生车辆矢量数据，通过使用矢量数据的特性、角速度和加速度中的至少一个来计算车辆的矢量数据和地点信息之间的差别，并基于所计算出的信息来筛选事故类型。根据各种实施例，控制器2110可以基于多个车辆的矢量数据片段来检测矢量图形，并基于矢量图形来筛选事故类型。
[0136]根据各种实施例，控制器2110可以产生与交通流量相关联的险情信息，基于险情信息的地点信息来计算与车辆之间的距离，并通过通信单元2130根据该距离向车辆内的便携式设备通知不同的险情信息。例如，当车辆具有更接近险情信息的距离时，控制器2110可以将危险程度设定为更高。当距离为100米以内时，控制器2110可以通过在车辆内的便携式设备的屏幕上显示警告消息来通知险情信息。当距离为50米以内时，控制器2110可以通过在车辆内的便携式设备的屏幕上显示警告消息并且同时输出警告语音来通知险情信息。当距离为10米以内时，控制器2110可以通过在屏幕上显示警告消息、输出警告语音并且同时输出警告声音来通知险情信息。
[0137]提供在本说明书和附图中公开的实施例只是为了容易地进行描述并帮助对本公开的深入理解，而不意在限制本公开的范围。因此，应当解释的是，通过本公开的技术构思以及在此所公开的实施例所得出的所有修改或修饰形式，都包括在本公开的范围内。
【主权项】
1.一种使用安装在车辆中的电子设备的测量方法，所述测量方法包括: 通过使用传感器检测所述车辆的测量信息； 基于所述测量信息产生矢量数据；以及 发送所产生的矢量数据。2.如权利要求1所述的测量方法，其中检测所述测量信息包括: 通过使用陀螺仪传感器检测所述车辆的角速度信息； 通过使用全球定位系统(GPS)传感器检测所述车辆的地点信息；以及 通过使用加速度传感器检测所述车辆的加速度信息。3.如权利要求2所述的测量方法，其中产生所述矢量数据包括: 通过使用所述角速度信息、所述地点信息和所述加速度信息中的至少一个来产生所述矢量数据；以及 通过使用地球磁场传感器来校正所述矢量数据。4.如权利要求1所述的测量方法，其中产生所述矢量数据包括: 从安装在所述车辆中或邻近所述车辆的另一车辆中的传感器接收传感器信息；以及使用所述传感器信息作为所述车辆的所述测量信息，或者通过使用所述传感器信息来校正所述矢量数据。5.如权利要求1所述的测量方法，还包括: 从安装在所述车辆中或邻近所述车辆的另一车辆中的传感器接收传感器信息； 基于所述传感器信息来检测险情信息；以及 通知所检测到的险情信息。6.如权利要求5所述的测量方法，还包括: 将所述险情信息与预设的危险程度进行比较；以及 基于比较结果，根据相应的危险程度来不同地通知险情信息。7.如权利要求6所述的测量方法，其中不同地通知险情信息包括: 根据所述危险程度不同地设定与所述险情信息相关联的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个；以及 输出所设定的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个。8.如权利要求1所述的测量方法，还包括: 从外部设备接收险情信息；以及 根据距离不同地通知所述险情信息。9.一种使用电子设备测量交通流量的方法，所述方法包括: 从车辆内的便携式设备收集矢量数据； 基于所述矢量数据确定事故类型；以及 筛选所述事故类型以预测交通流量。10.如权利要求9所述的方法，其中确定事故类型包括通过使用所述矢量数据的大小、加速度和角速度中的至少一个来确定所述事故类型。11.如权利要求9所述的方法，其中筛选所述事故类型包括基于道路信息、道路历史信息、路况信息、天气信息和时间信息中的至少一个来筛选所述事故类型。12.如权利要求9所述的方法，其中筛选所述事故类型包括: 基于所述车辆的地点信息来产生车辆矢量数据； 通过使用所述车辆矢量数据来计算传感器误差信息；以及 基于所计算出的传感器误差信息来筛选所述事故类型。13.如权利要求9所述的方法，其中筛选所述事故类型包括: 基于多个车辆的矢量数据来检测矢量图形；以及 基于所述矢量图形来筛选所述事故类型。14.如权利要求9所述的方法，还包括: 产生与交通流量相关联的险情信息； 基于所述险情信息的地点信息来计算与所述车辆之间的距离；以及 根据所述距离向所述车辆内的便携式设备通知不同的险情信息。15.一种电子设备，其包括: 传感器，其用于检测车辆的测量信息； 控制器，其用于基于所述测量信息产生矢量数据；以及 通信单元，其用于发送所产生的矢量数据。16.如权利要求15所述的电子设备，其中所述传感器包括陀螺仪传感器、GPS传感器和加速度传感器中的至少一个，并且所述陀螺仪传感器检测所述车辆的角速度信息，所述GPS传感器检测所述车辆的地点信息，所述加速度传感器检测所述车辆的加速度信息。17.如权利要求16所述的电子设备，其中所述控制器通过使用所述地点信息和所述加速度信息中的至少一个来产生所述矢量数据，并且通过使用地球磁场传感器来校正所述矢量数据。18.如权利要求15所述的电子设备，其中所述通信单元从安装在所述车辆中或邻近所述车辆的另一车辆中的传感器接收传感器信息，并且所述控制器使用所接收到的传感器信息作为所述车辆的测量信息，或者基于所述传感器信息来检测险情信息并通知所检测到的险情信息。19.如权利要求18所述的电子设备，其中所述控制器将所述险情信息与预设的危险程度进行比较，并基于比较结果，根据相应的危险程度来不同地设定险情信息。20.如权利要求19所述的电子设备，其中所述控制器根据所述危险程度不同地设定与所述险情信息相关联的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个，所述电子设备还包括输出单元，所述输出单元用于输出所设定的声音信息、语音信息和显示信息中的至少一个。21.—种电子设备，其包括: 通信单元，其用于从车辆内的便携式设备收集矢量数据；以及 控制器，其用于基于所述矢量数据来确定事故类型并筛选所述事故类型以预测交通流量。22.如权利要求21所述的电子设备，其中所述控制器基于道路信息、道路历史信息、路况信息、天气信息和时间信息中的至少一个来筛选所述事故类型。23.如权利要求21所述的电子设备，其中所述控制器基于所述车辆的地点信息来产生车辆矢量数据，通过使用所述车辆矢量数据来计算传感器误差信息，并且基于所计算出的传感器误差信息来筛选所述事故类型。24.如权利要求21所述的电子设备，其中所述控制器基于多个车辆的矢量数据来检测矢量图形，并且基于所述矢量图形来筛选所述事故类型。25.如权利要求21所述的电子设备，其中所述控制器产生与交通流量相关联的险情信息，基于所述险情信息的地点信息来计算与所述车辆之间的距离，并且通过所述通信单元根据所述距离向所述车辆内的便携式设备通知不同的险情信息。
【文档编号】G08G1/01GK106030678SQ201580008872
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2015年2月16日
【发明人】徐荣俊
【申请人】三星电子株式会社